Über den Kunden
Der Kunde entwickelt digitale Lösungen für die Immobilien- und Bauindustrie, mit starkem Fokus auf Projektcontrolling, Ausschreibungs- und Beschaffungsmanagement sowie der Erhöhung der Transparenz durch eine zentrale Portallösung. Ihre Produkte sind darauf ausgelegt, komplexe Bau- und Immobilienprojekte zu unterstützen. Elinext ist erfahren in der Entwicklung von Immobiliensoftware.
Das Ziel des Kunden war es, dieses Ökosystem um eine mobile, offline-fähige Feldlösung zu erweitern, die KI in die mobile Benutzererfahrung integriert und gleichzeitig Fehler-Management sowie Qualitätskontrolle auf Baustellen in bestehende Projekt- und Portal-Workflows einbindet. Da die Feldarbeit häufig in Umgebungen mit instabiler oder fehlender Internetverbindung stattfindet, waren Zuverlässigkeit und Offline-First-Funktionalität entscheidende Anforderungen.
Die Vision bestand darin, den Feldteams zu ermöglichen, Mängel, Fotos und Standortdaten direkt vor Ort zu erfassen, während eine nahtlose Synchronisierung mit den zentralen Systemen gewährleistet wird, sobald die Verbindung wiederhergestellt ist. Durch die Verbindung von Vor-Ort-Aktivitäten mit Projektcontrolling und transparentem Reporting und der Integration von KI in die mobile Benutzererfahrung wollte der Kunde einen einheitlichen, durchgängigen digitalen Workflow über eine benutzerfreundliche, unternehmensgerechte mobile Anwendung bereitstellen, die die technische Komplexität für die Endnutzer verbirgt. Die KI-gestützte mobile Benutzererfahrung war dabei ausdrücklich erwünscht.
Geschäftliche Herausforderung
Der Kunde setzte sich zum Ziel, eine vollwertige mobile Anwendung für das Mängelmanagement und die Qualitätskontrolle vor Ort zu entwickeln, die eine KI-gestützte mobile Benutzererfahrung bietet und zuverlässig unter realen Feldbedingungen funktioniert. Auch in Gebieten mit eingeschränkter oder fehlender Internetverbindung. Der Umfang ging über ein einfaches MVP hinaus und umfasste Offline-First-Workflows, Medienhandling, Geolokalisierung, strukturierte Mängelgruppen, Dokumentenexport sowie nahtlose Integration in ein bestehendes Immobilienprojekt-Ökosystem mit Fokus auf Projektcontrolling, Ausschreibungsmanagement und Transparenz.
Die eigentliche Herausforderung bestand darin, die Time-to-Market deutlich zu beschleunigen, indem KI für das UX-Design vollumfänglich genutzt wurde. Also ein KI-gesteuerter Entwicklungsansatz verfolgt wurde, bei dem traditionelle, multi-rollenbasierte Team-Workflows durch ein Modell ersetzt wurden, in dem KI als Multiplikator für predictive UX-Design-Architektur und -Implementierung fungiert, während menschliche Arbeit sich auf Kontrolle, Validierung und Produktentscheidungen konzentrierte.
Das Projekt musste dabei ehrgeizige funktionale Anforderungen mit den Realitäten der KI-unterstützten Entwicklung in Einklang bringen, einschließlich der Kontrolle der Qualität KI-generierten Codes, der Behandlung von mobilen und plattformspezifischen Sonderfällen sowie der Gestaltung einer robusten Offline-First-Synchronisierungsschicht, ohne die Benutzererfahrung zu beeinträchtigen.
Trotz dieser Komplexität ermöglichte der KI-beschleunigte Ansatz, das gesamte Produkt, vom Konzept über KI für UX-Design bis zur produktionsreifen mobilen App, in nur 16 Tagen bereitzustellen. Die zentrale Herausforderung bestand dabei nicht nur in der Geschwindigkeit, sondern darin, KI-generierte Ergebnisse in eine stabile, intuitive und unternehmensgerechte Erfahrung zu transformieren, bei der alle technische Komplexität für die Endnutzer unsichtbar bleibt und das Endprodukt nahtlos, zuverlässig und menschzentriert wirkt.
Prozess
Das Projekt umfasste die Bereitstellung von generativen KI-Entwicklungsdienstleistungen und folgte einem KI-gestützten Entwicklungsprozess unter menschlicher Aufsicht. Unser Entwickler behandelte die KI als leistungsstarke Ingenieurassistenz und nicht als einmalige Lösung für die KI-gestützte mobile Benutzererfahrung. Das grundlegende Prinzip war einfach: KI beschleunigte die Umsetzung, während menschliche Expertise Korrektheit, Qualität und Benutzererfahrung sicherstellte.
Phase Eins: Anforderungen definiert
Der Prozess begann mit der Definition von Kontext und Einschränkungen. Bevor jeglicher Code generiert wurde, wurden klare Produktgrenzen, Architekturregeln, Offline-First-Anforderungen und KI in der mobilen Benutzererfahrung festgelegt. Dieser Kontext wurde kontinuierlich an die KI zurückgespielt, um unkontrollierte oder irrelevante Ausgaben zu verhindern.
Phase Zwei: Aufbau eines soliden Systemdesigns
Anschließend wurde die KI genutzt, um schnell grundlegende Strukturen zu erzeugen: Bildschirmlayouts, Navigationsstruktur, Datenmodelle, Offline-First-Muster und Synchronisationsentwürfe. In dieser Phase lag der Fokus nicht auf Feinabstimmung, sondern auf dem Aufbau eines soliden SSD (specification-driven development), das skalierbar ist.
Phase Drei: Iterative Verfeinerung nach Expertenprüfung
Sobald die Grundlage geschaffen war, verlagerte sich die Arbeit auf iterative Verfeinerung und Expertenprüfung. KI-generierter Code, predictive UX Design und UI wurden kontinuierlich überprüft, korrigiert und basierend auf Tests auf realen Geräten angepasst. Besonderes Augenmerk galt plattformübergreifenden UX-Unterschieden (iOS vs. Android), Offline-Sonderfällen, API-Inkonsistenzen und realen Nutzungsszenarien, die die KI nicht zuverlässig vorhersehen konnte. KI für UX Design erwies sich als effektiv.
Phase Vier: Wesentliche manuelle Anpassungen
Für komplexe Bereiche wie Offline-Synchronisation, API-Änderungen und Migrationen wurde die KI genutzt, um Lösungsvorschläge zu entwerfen und Varianten zu explorieren, während finale Entscheidungen und Logik manuell validiert und implementiert wurden. Dies gewährleistete Datenintegrität und vorhersehbares Verhalten unter instabilen Netzwerkbedingungen.
Phase Fünf (fand zwischen anderen Phasen statt): Qualitätssicherung
QA-Dienstleistungen wurden direkt in den Prozess integriert. KI in der mobilen Benutzererfahrung unterstützte die automatisierte Prüfbarkeit, einschließlich i18n-Parität, Pseudo-Lokalisierung für Stresstests der UI, Layout-Resilienz und automatisches Größenanpassungsverhalten. Dies ermöglichte es, Probleme wie fehlerhafte Layouts, lange Strings und Lokalisierungslücken frühzeitig zu erkennen und systematisch zu beheben.
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Übersicht über das endgültige Produktdesign
Die endgültige Lösung beinhaltet eine KI-gestützte mobile Benutzererfahrung und ist eine produktionsbereite, Offline-First-Mobile-App, die für reale Feldarbeit in Bau- und Immobilienprojekten konzipiert ist. Das Produkt bietet eine nahtlose und intuitive Erfahrung für das Management von Mängeln und Baustellenqualität, während die technische Komplexität von Offline-Synchronisation, Datenkonsistenz und plattformübergreifendem Verhalten für die Endnutzer verborgen bleibt.
Die App ermöglicht Feldnutzern eine sichere Anmeldung, den Zugriff auf Projektlisten mit Übersichtsstatistiken und die schnelle Identifizierung von Prioritätsprojekten über Favoriten. Mängel können direkt vor Ort erstellt, bearbeitet und verwaltet werden, einschließlich Fotos, Standortdaten mit Kartenmarkierungen, Status, Gewerk- und Subunternehmerinformationen. Mängel werden in strukturierte Gruppen organisiert und können als Dokumente exportiert oder geteilt werden, wodurch eine klare Kommunikation zwischen Feldteams und Büro-Stakeholdern unterstützt wird.
Ein zentrales Designprinzip war die Offline-First-Benutzerfreundlichkeit für die KI-gestützte mobile Benutzererfahrung. Alle Kernaktionen, Projekte durchsuchen, Mängel und Gruppen verwalten, Fotos hinzufügen und Favoriten aktualisieren, funktionieren zuverlässig ohne Verbindung. Sobald eine Verbindung verfügbar ist, synchronisiert die App die Daten automatisch über einen Warteschlangen-Wiederholmechanismus, wodurch die Datenintegrität gewährleistet wird, ohne die Benutzererfahrung zu unterbrechen.
KI für UX Design wurde eingesetzt, und die Benutzeroberfläche ist klar, fokussiert und für schnelle Interaktionen in anspruchsvollen Feldeinsätzen optimiert. Plattformübergreifende Unterschiede zwischen iOS und Android wurden sorgfältig berücksichtigt, um ein konsistentes Verhalten sicherzustellen, während Lokalisierungsunterstützung (EN/DE), Thematisierung und konfigurierbare Serververbindungen das Produkt an unterschiedliche operative Kontexte anpassbar machen.
Obwohl das Produkt end-to-end von einem einzigen Entwickler unter Verwendung KI-gestützter Workflows und predictive UX Design entwickelt wurde, erfüllt das Endprodukt Unternehmensqualitätsstandards. Das Ergebnis ist eine stabile, skalierbare und benutzerfreundliche mobile Erfahrung, die zeigt, wie KI-gesteuerte Entwicklung, geleitet von starker Produkt- und UX-Expertise, eine Best-in-Class KI-gestützte Kundenerfahrung in einem Bruchteil der traditionellen Entwicklungszeit liefern kann.
Geschäftliche Auswirkungen für den Kunden
Hier einige Zahlen zu den geschäftlichen Effekten für unseren Kunden. Alle von uns erbrachten Dienstleistungen, einschließlich UI/UX-Design-Services, Usability-Tests, UX-Audits und KI-Softwareentwicklung, wurden vom Agenten durchgeführt und von unserem Entwickler überwacht:
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16 Tage vom Konzept bis zur produktionsreifen Mobile App
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1 Entwickler liefert eine unternehmensgerechte Lösung unter Verwendung KI-gestützter Workflows
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Offline-Verfügbarkeit: KI in der mobilen Benutzererfahrung bestätigt, dass 100 % der Kern-Feldworkflows ohne Verbindung unterstützt werden
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Time-to-Market um ~5–10× verkürzt im Vergleich zu einem traditionellen teambasierten Ansatz
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Sofortiger ROI durch schnellere Mängelmeldungen, weniger manuelle Prozesse und verbesserte Datenqualität über alle Projekte hinweg
